Mas o ChatGPT ou o Google Bard são os melhores para todas as tarefas empresariais? Claro que não! Quais são, então, outras aplicações empresariais de PNL, e como a tecnologia de processamento de linguagem natural beneficia os negócios e molda seu futuro?
O processamento de linguagem natural (PNL) é uma tecnologia que permite que máquinas entendam, interpretem e gerem a linguagem humana. Seu principal objetivo é permitir a comunicação entre humanos e máquinas na fala humana natural. Para manter uma conversa casual, os modelos de PNL devem ser capazes de entender o contexto, nuances linguísticas e até mesmo piadas e sarcasmo.
Apenas grandes modelos de linguagem (LLMs) podem realizar essas tarefas mais difíceis. Graças à vasta quantidade de dados com os quais foram treinados, eles podem entender as sutilezas da linguagem e gerar respostas que não são apenas tecnicamente corretas, mas também soam naturais e humanas.
No entanto, a PNL não se resume apenas a grandes modelos de linguagem. De fato, muitas das aplicações de PNL não requerem ferramentas tão poderosas. Se a IA está processando solicitações de crédito, suas habilidades linguísticas não precisam ser excelentes. Tudo o que precisa é aprender a pesquisar em vários tipos de modelos e formulários e encontrar os campos que contêm os dados necessários. Esses modelos são muito menores, mais simples e requerem menos poder computacional do que LLM.
Sua empresa precisa de PNL, antes de tudo, para que possa ser gerida com base em dados, e para que seus funcionários não precisem realizar tarefas necessárias, mas simples e repetitivas, podendo se concentrar mais nas tarefas importantes. Mas o que especificamente a inteligência artificial pode fazer por você?
A PNL permite uma melhor compreensão dos clientes ao analisar textos publicados nas redes sociais. A análise de sentimentos e a escuta social, uma aplicação de PNL, ajudam as empresas a entender o que os clientes pensam sobre seus produtos ou serviços. Para isso, você pode experimentar as seguintes ferramentas: Sentione, Brand24 ou Hootsuite.
Embora em breve todos os documentos da empresa tenham que ser digitais, ainda há muitas empresas enviando faturas em papel e coletando recibos que estão se apagando. Portanto, a segunda área onde a PNL pode ajudar é na busca de informações em documentos da empresa. Uma parte importante da compreensão da máquina do que foi digitalizado é distinguir dados relevantes de dados irrelevantes. Ou seja, reconhecer informações essenciais de, por exemplo, a marca da empresa que enviou o documento ou distorções acidentais.
Os documentos reconhecidos, ou as informações lidas a partir deles, são então transferidos para um banco de dados digital. Dessa forma, eles são muito fáceis de encontrar. Além disso, podem fornecer insumos para ações futuras, por exemplo:
Postar a despesa do recibo fotografado, Inserir a data da reunião nos calendários digitais dos convidados para o concerto beneficente, ou Enviar um e-mail personalizado ao cliente para incentivar feedback após o processo de reclamação ser concluído.A análise de linguagem pode identificar padrões perturbadores que podem indicar fraudes ou ataques potenciais. Por exemplo, um banco pode monitorar conversas para detectar tentativas de fraudar clientes, e sua empresa pode notar ocorrências incomuns. Outros exemplos semelhantes incluem:
Relatórios de trabalho remoto – quando alguém esquece de desligar o medidor de horas durante a noite, Análise de redes sociais – quando de repente há um número incomum de menções à sua empresa ou A análise de arquivos de relatórios (logs) – ajuda a detectar erros no funcionamento do software.A PNL também pode contribuir para uma melhor gestão do conhecimento na organização, criando automaticamente resumos e notas de reuniões. Dessa forma, a informação é mais facilmente acessível a todos os membros da equipe. Além disso, pesquisar documentos da empresa na intranet, a base de conhecimento do produto, ou encontrar todas as compras e documentos relacionados a um único cliente pode ser surpreendentemente fácil usando PNL.
O processamento de linguagem natural torna possível automatizar tarefas tediosas, como o processamento de documentos, levando a economias de tempo e aumento da produtividade.
Isso ocorre porque o processamento automático de documentos economiza principalmente tempo e alivia os funcionários de realizar tarefas tediosas e repetitivas que exigem alta precisão.
Vamos começar com a simples transcrição de dados de documentos em papel para programas de atendimento ao cliente. Isso pode significar muitas horas movendo os olhos de uma tabela em preto e branco para a tela do monitor, ou pode se limitar a colocar um contrato em papel em um scanner e possivelmente lidar com ambiguidades e exceções.
No entanto, a automação no processamento de linguagem natural não se resume apenas ao manuseio de documentos escritos. A IA pode, usando reconhecimento de fala (STT), sistemas de conversão de fala em texto, criar resumos e notas de reuniões, como fazem, entre outros: Otter, Rev ou Descript.
A IA e o processamento de linguagem natural têm muitas aplicações nos negócios. Os usos populares dessas tecnologias nos negócios estão mostrados na tabela abaixo:
| Documentos escritos fixos | Processamento de solicitações de seguro |
| Tratamento automatizado de correio personalizado | |
| Linguagem falada fixa | Criação automática de legendas para filmes |
| Criando sugestões bibliográficas | |
| Linguagem escrita vívida | Chatbots em sites de comércio eletrônico |
| Moderação de conteúdo em redes sociais | |
| Linguagem falada ao vivo | Operação de máquinas por voz |
| Voicebots terapêuticos | |
| Várias linguagens escritas | Localização automática de aplicativos móveis |
| Várias linguagens faladas | Tradução simultânea de conferências internacionais |
O processamento de linguagem natural (PNL) e a inteligência artificial (IA) trazem muitos benefícios para os negócios, desde automação e aumento da eficiência até uma melhor compreensão dos clientes, criação de interfaces de usuário naturais e gestão do conhecimento. Essas tecnologias não são apenas cruciais para o funcionamento das empresas hoje, mas também têm um grande potencial para o futuro, abrindo novas oportunidades para inovação e crescimento.
O futuro do processamento de linguagem natural parece promissor. É marcado pelo desenvolvimento incrivelmente rápido dos LLMs, que estão se tornando cada vez mais poderosos e usam soluções multimodais, ou seja, aprendem a entender imagens e sons.
Como resultado, a tecnologia provavelmente se tornará cada vez mais avançada, permitindo que as máquinas entendam e gerem a linguagem humana ainda melhor. Dado os feitos dos pesquisadores da Universidade de Stanford, que estão experimentando com agentes digitais que aprendem autonomamente a linguagem em um ambiente digital para alcançar seus objetivos – o futuro da PNL parece brilhante e fascinante.
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Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando os outros a cooperar efetivamente enquanto codificam.
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